Towards Corpus-Grounded Agentic LLMs for Multilingual Grammatical Analysis
作者: Matej Klemen, Tjaša Arčon, Luka Terčon, Marko Robnik-Šikonja, Kaja Dobrovoljc
分类: cs.CL
发布日期: 2025-11-28
备注: Pre-print, submission under review
💡 一句话要点
提出基于语料库的Agentic LLM框架，用于多语言语法分析
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Agentic LLM 语法分析 多语言处理 语料库语言学 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有语法分析方法在处理大规模标注语料库时，面临方法论和技术上的挑战，效率较低。
- 论文提出Agentic LLM框架，通过自然语言任务解释、代码生成和数据驱动推理，实现自动化语法分析。
- 实验结果表明，该框架在多语言语法分析任务中具有可行性，并能提供可解释的结果。
📝 摘要（中文）
实证语法研究日益数据驱动，但带标注语料库的系统分析仍需大量方法论和技术投入。本文探索了Agentic大型语言模型（LLM）如何通过对标注语料库进行推理，并为语言学问题生成可解释的、数据驱动的答案，从而简化这一过程。我们提出了一个用于基于语料库的语法分析的Agentic框架，该框架集成了自然语言任务解释、代码生成和数据驱动推理等概念。作为概念验证，我们将其应用于通用依存关系（UD）语料库，并在受世界语言结构地图集（WALS）启发的多种语言语法任务上对其进行测试。评估涵盖13个词序特征和超过170种语言，从三个互补维度评估系统性能——主导顺序准确性、顺序覆盖完整性和分布保真度——反映了系统泛化、识别和量化词序变化的能力。结果表明，将LLM推理与结构化语言数据相结合是可行的，为基于语料库的语法查询的可解释、可扩展的自动化迈出了第一步。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大规模多语言语料库的语法分析问题。现有方法需要大量人工干预和专业知识，效率低且难以扩展。痛点在于如何自动化地从语料库中提取语法规则，并提供可解释的分析结果。
核心思路：核心思路是利用Agentic LLM的推理能力，将语法分析任务转化为自然语言任务，通过代码生成和数据驱动推理，自动分析语料库并生成可解释的答案。这种方法旨在减少人工干预，提高分析效率和可扩展性。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 自然语言任务解释：将语法分析问题转化为LLM可以理解的自然语言指令。2) 代码生成：LLM根据指令生成用于查询和分析语料库的代码。3) 数据驱动推理：执行生成的代码，从语料库中提取数据，并进行统计分析和推理。4) 结果解释：将分析结果转化为可解释的自然语言描述。
关键创新：关键创新在于将Agentic LLM与结构化语言数据相结合，实现了一种可解释、可扩展的自动化语法分析方法。与传统方法相比，该方法无需人工编写复杂的规则，而是通过LLM的推理能力自动学习和提取语法规则。
关键设计：论文使用通用依存关系（UD）语料库作为实验数据，并基于世界语言结构地图集（WALS）设计了多语言语法任务。评估指标包括主导顺序准确性、顺序覆盖完整性和分布保真度，用于评估系统在不同维度上的性能。具体的参数设置和网络结构未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在170多种语言的13个词序特征分析中表现出可行性。通过主导顺序准确性、顺序覆盖完整性和分布保真度三个维度进行评估，验证了系统在泛化、识别和量化词序变化方面的能力。具体的性能数据和对比基线未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自然语言处理、计算语言学、机器翻译等领域。它可以帮助语言学家更高效地分析和理解不同语言的语法结构，为跨语言信息处理提供支持，并促进低资源语言的语法资源建设。未来，该方法有望应用于更复杂的语法分析任务，并扩展到其他类型的语言数据。
📄 摘要（原文）
Empirical grammar research has become increasingly data-driven, but the systematic analysis of annotated corpora still requires substantial methodological and technical effort. We explore how agentic large language models (LLMs) can streamline this process by reasoning over annotated corpora and producing interpretable, data-grounded answers to linguistic questions. We introduce an agentic framework for corpus-grounded grammatical analysis that integrates concepts such as natural-language task interpretation, code generation, and data-driven reasoning. As a proof of concept, we apply it to Universal Dependencies (UD) corpora, testing it on multilingual grammatical tasks inspired by the World Atlas of Language Structures (WALS). The evaluation spans 13 word-order features and over 170 languages, assessing system performance across three complementary dimensions - dominant-order accuracy, order-coverage completeness, and distributional fidelity - which reflect how well the system generalizes, identifies, and quantifies word-order variations. The results demonstrate the feasibility of combining LLM reasoning with structured linguistic data, offering a first step toward interpretable, scalable automation of corpus-based grammatical inquiry.